Evaluating key performance indicators of the process of care in juvenile idiopathic arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether and how often the information to measure a set of key performance indicators (KPIs) in juvenile idiopathic arthritis (JIA) is found in data collected routinely in a Pediatric Rheumatology Clinic. METHODS: A retrospective electronic chart review and administrative data analysis was conducted for a cohort of 140 patients with JIA at a tertiary Pediatric Rheumatology Clinic between 2016-2020. The set of KPIs include measuring patient outcomes (joint assessment, physician's global assessment of disease activity, assessment of functional ability, composite disease activity measurement), access to care (waiting time between referral and first visit, visit with the rheumatologist within the first year of diagnosis, annual follow-up visits with the rheumatologist), and safety (tuberculosis screening, and laboratory monitoring). Documentation was assessed as a binary variable indicating whether the required information was ever found. Documentation frequency for each KPI was assessed with counts and percentages of the number of times the required information was documented for each clinic visit. Compliance with the safety KPI definitions was assessed using administrative databases. RESULTS: Data for each KPI were found at least once in the cohort and documentation varied in frequency and consistency. Access to care and safety KPIs were documented more frequently than patient outcome KPIs. A joint assessment was documented at every visit for 95% of patients, 46% for an assessment of pain, and none for a physician's global assessment of disease activity, an assessment of functional ability, or a composite disease activity measurement. CONCLUSION: Although feasible to measure, there is an opportunity for improving the consistency of documentation. Having an active system of monitoring KPIs and tools to simplify measurement is a key step in the process toward improved patient care outcomes. Streamlining the collection of KPI data can increase the likelihood of compliance. Next steps should involve replicating this study in various centres.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».